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2025 국가전략기술 혁신포럼 개최 - 한·미 협력 모색
우리 대학 국가미래전략기술 정책연구소에서 5월 22일(목) 대전 KAIST 본원 학술문화관(E9) 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2025년 상반기 국가전략기술* 혁신포럼’을 개최한다.
* 국가전략기술 : 외교․안보 측면의 전략적 중요성이 인정되고 국민경제 및 연관산업에 미치는 영향이 크며 신기술․신산업 창출 등 미래 혁신의 기반이 되는 기술로, AI, 첨단바이오, 양자, 반도체 등 12대 기술 및 50개 세부중점기술 선정․지원 중 (「국가전략기술 육성에 관한 특별법」)
이번 포럼에서는 미국과 중국 간 갈등 고조, 글로벌 안보 불확실성 증가 등 급변하는 국제정세 속에서, 우리나라의 국가전략기술 육성 정책방향을 살펴보고, 나아가 과학기술주권과 미래 성장동력을 확보할 수 있는 한·미 간 기술혁신 강화방안을 논의한다.
포럼은 △이광형 KAIST 총장 개회사 △유상임 과학기술정보통신부 장관 축사 △로버트 앳킨슨 미국 정보기술혁신재단(ITIF) 회장 기조연설로 진행되며, △1부 ‘한‧미 과학기술협력’에서는 국가전략기술의 글로벌 최신동향을 공유하고, 미‧중 기술패권 구도 하에서의 한‧미 과학기술 협력이 토론될 예정이다.
이어지는 △2부 ‘주요 세부기술 분야의 한‧미협력’에서는 주요 국가전략기술 중심으로 연구개발(R&D) 동향과 현안 쟁점을 분석하고, 한‧미 협력을 토대로 우리나라가 추진할 수 있는 실행 중심의 정책과제를 도출한다.
1부와 2부 각 세션은 국내외 전문가들의 주제발표 후, 종합토론 및 청중과의 질의응답으로 구성되어 보다 심층적인 논의가 이루어질 전망이다.
로버트 앳킨슨 미국 정보기술혁신재단(ITIF) 회장은 기조연설 ‘트럼프 2.0 시대, 한국의 새로운 성장 전략’에서 한국은 기존의 수출 위주 성장에서 벗어나 광범위한 기술혁신을 기반으로 하는 새로운 성장전략으로 전환하고, 사회적 관행으로 가해지는 그림자 규제(shadow regulation) 등을 개선하여 기술혁신을 촉진해야 한다고 제언한다.
1부 첫 발제자인 스티븐 에젤 ITIF 글로벌혁신정책 부회장은 ‘미‧중 갈등: 한국의 대응과 글로벌 시사점’에서 한국은 국가 전반적인 생산성 향상 및 경쟁력 있는 서비스산업의 육성으로 위기를 극복해야 한다고 강조한다.
이어 송경진 아시아재단 한국본부 대표는 ‘한‧미 전략기술 파트너십 협력 강화’에서 글로벌 기술패권 경쟁이 외교‧안보 지형을 변화시키는 만큼 한‧미 간 협력은 양국 의회, 산업계, 학계, 시민사회 등 다층적인 파트너십 구조를 통해 제도적이고 지속가능한 협력 기반으로 나아가야 한다고 제언한다.
정재민 KAIST 인문사회융합과학대학장은 ‘인공지능 시대, 인문사회예술의 가치’에서 인간, 사회, 문화에 대한 통찰없이 인공지능(AI)의 책임 있는 기술 발전이 어렵기 때문에, 기술혁신을 인간 중심의 가치로 연결하는 KAIST 인문사회융합과학대학의 역할과 중요성에 대해 MIT와 진행하는 AI 공동연구 프로젝트 사례를 통해 소개한다.
2부 첫 발제자로 김용희 KAIST 국가미래전략기술 정책연구소장은 ‘진정 지속가능한 차세대 원자력을 위한 한‧미 협력’에서 탄소중립과 에너지 안보를 위해 많은 국가나 기업이 원자력을 추진하고 있다면서, 지속가능한 원자력을 위해서는 안전성, 사용후연료, 우라늄 자원 등 3대 현안의 해결이 필요하고, 첨단원자로인 용융염고속로*가 효과적인 해결책이 될 수 있다고 제안한다.
*용융염고속로(Molten Salt Fast Reactor, MSFR): 차세대 원자로(Generation IV)의 한 종류로, 용융된 염(molten salt)을 핵연료 및 냉각재로 사용하는 고속 중성자 원자로
홍병희 서울대 화학부 교수는 ‘그래핀 소재 양산기술이 이끌 전략산업 혁신’에서 그래핀은 기존 기술의 한계를 뛰어넘을 ‘꿈의 신소재’라며, 만일 한국이 그래핀의 대량생산에 성공하게 된다면, AI 반도체‧센서, 양자컴퓨팅, 바이오메디컬 등 우리나라의 주력 산업 전반에 엄청난 혁신을 가져올 것으로 예측한다.
마지막으로 유회준 KAIST 인공지능반도체대학원 책임교수는 ‘AI 반도체의 현재와 미래’에서 ChatGPT 같은 대규모 AI 활용이 본격화되면서 반도체 설계도 기존의 연산 중심에서 메모리 중심으로 재편되는 추세라며, 한국형 AI 반도체의 경쟁력 있는 발전을 위한 중장기 전략의 방향성과 실현 가능성을 제시한다.
이광형 KAIST 총장은 “국가전략기술은 우리나라의 미래 성장과 직결되는 핵심 의제인 만큼, KAIST는 앞으로도 국내외 산‧학‧연 기관과 함께 과학기술과 정책이 소통하는 플랫폼을 지속적으로 제공하겠다”며 행사 취지를 밝혔다.
본 행사는 과학기술정보통신부의 후원으로 과학기술 혁신정책 분야에서 선도적인 역할을 해온 미국의 싱크탱크 정보기술혁신재단(ITIF, Information Technology and Innovation Foundation)과 공동으로 개최한다.
한편, 이번 행사는 사전등록순으로 참석할 수 있으며, 등록마감일은 5월 20일(화) 오후 6시까지다. (관련 웹사이트: https://forms.gle/jxCyE5v8dV1Zoyyw8)
2025.05.16
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기후정책의 숨겨진 위험 규명, 탄소 줄고 독성물질 40% 증가 밝혀
2013년부터 시행된 미국 내 최대 규모의 온실가스 감축 정책으로 캘리포니아주의 탄소배출권 거래제도*가 있다. KAIST와 국제공동연구진은 이 제도가 예상치 못한 환경부작용을 초래하며 기업들의 독성물질 배출을 최대 40% 증가시켰다는 점을 처음으로 밝혀냈다.
*탄소배출권 거래제도(Cap and Trade Program): 온실가스 배출 총량 상한(cap)을 설정하고 이를 기업들에게 자체 감축 노력을 통해 배출을 줄이거나 거래(trade)할 수 있는 제도임
우리 대학 기술경영학부 이나래 교수가 미네소타 주립대 아심 카울(Aseem Kaul) 교수와 공동연구를 통해서, 탄소배출권 거래제도가 온실가스 감축에는 기여했지만, 예상치 못한 또 다른 환경 문제를 유발할 수 있다는 점을 실증적으로 밝혔다.
탄소배출권 거래 제도는 시장 원리를 활용해 비용 효율적으로 온실가스를 줄이고, 동시에 경제적 유인을 제공함으로써 지속적인 환경 개선을 도모하는 것이 목적으로 만들어졌다.
연구팀은 2010년부터 2018년까지 대형 제조시설에서 발생한 온실가스 및 유해물질 배출량 데이터를 분석했다. 그 결과 탄소배출권 제도의 적용을 받은 시설들이 온실가스를 줄이기 위해 유해폐기물 처리 활동을 축소하면서, 기업에서는 오히려 환경이나 인체에 유해한 납, 다이옥신, 수은 등 독성물질 배출이 최대 40%까지 증가한 사실을 확인했다.
심층 분석을 통해, 이러한 부작용이 환경 감시가 활발한 지역이거나 공정 단계에서 근본적으로 독성 물질 생성을 줄이는 환경 기술을 도입한 기업에서는 상대적으로 덜 나타났다는 사실도 밝혀냈다. 이는 기업들이 규제 비용과 외부 감시의 정도에 따라 환경 대응 전략을 선택적으로 조정하고 있음을 시사한다.
이나래 교수는 “탄소 감축 제도는 탄소의 발생량 자체를 규제하는 정책이기 때문에, 기업들이 탄소를 줄이는 데 집중하면서 상대적으로 다른 환경 부문을 희생하는 현상이 나타났다. 하지만 보다 근본적인 환경 기술을 이전에 도입한 기업들은 이러한 부작용이 덜했다”고 설명했다.
이어 “이번 연구는 기후변화 대응을 위한 정책이 또 다른 환경 문제를 초래할 수 있다는 점을 보여주며 사회적 목표 간의 상충(trade-off)을 정교하게 고려한 정책 설계가 필요하다”고 강조했다.
이번 연구는 기술경영학부 이나래 교수가 제1 저자로 참여하였고, 경영학 분야 최고 권위 학술지인 매니지먼트 사이언스(Management Science)에 4월 22일 자로 게재되었다.
※ 논문명 : Robbing Peter to Pay Paul: The Impact of California’s Cap-and-Trade Program on Toxic Emissions https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.03560
한편, 이번 연구는 KAIST의 오픈 액세스(Open Access) 출판 지원을 통해 논문 전체를 누구나 무료로 열람할 수 있도록 하였으며, 이에 따라 연구 결과가 학계와 정책 현장에서 더욱 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
2025.05.09
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아이디스와 함께 실리콘밸리 캠퍼스 구축, 글로벌 창업 본격화
우리 대학은 22일 대전 본원에서 글로벌 영상보안 전문기업 아이디스(IDIS, 회장 김영달)와 ‘KAIST-아이디스 실리콘밸리 창업 캠퍼스 구축’을 위한 업무협약을 체결한다.
이번 협약은 실리콘밸리에 ‘KAIST 실리콘밸리 아이디스 캠퍼스’를 조성하고, 이를 거점으로 세계 수준의 창업 교육과 기업 현장 체험 기회를 제공하기 위한 것이다. 이를 통해 KAIST는 글로벌 창업 혁신 인재 양성에 박차를 가할 계획이다.
우리 대학은 2022년 뉴욕대학교(NYU)와 공동으로 ‘KAIST NYU 조인트 캠퍼스’를 설립하고, 인공지능(AI), 신경과학, 데이터 과학 등 첨단 융합 분야에서의 공동 학위과정과 연구 협력을 이어오고 있다.
이번 실리콘밸리 캠퍼스 구축은 동부 뉴욕대 중심의 첨단 연구 협력에 이어, 서부 실리콘밸리의 창업생태계까지 아우를 수 있다는 점에서 KAIST의 포괄적 글로벌 전략을 보여주는 의미있는 행보로 평가된다.
양 기관은 이번 협약을 통해 ▲실리콘밸리 내 창업 교육 및 인턴십 프로그램 운영 ▲현지 기업과의 협력 네트워크 구축 ▲글로벌 창업 혁신가로 성장할 수 있는 우수 인재 발굴 및 육성 등을 함께 추진할 계획이다.
아이디스는 이를 위해 미국 캘리포니아주 레드우드시티(Redwood City)에 대지면적 11,938㎡(약 3,611평), 건물면적(연면적) 3,283㎡(약 993평), 지상 3층 규모의 건물을 매입했다. 이 공간은 ‘(가칭)KAIST 실리콘밸리 IDIS 캠퍼스’로 명명되며, 향후 20년간 KAIST와 공동으로 활용된다. 아이디스는 캠퍼스 인프라 제공은 물론, 현지 기업 체험 중심의 인턴십 프로그램도 지원할 계획이다.
KAIST는 2025년 가을학기부터 우수 학생을 선발해 실리콘밸리 캠퍼스로 파견해, 현장 중심의 교육과 실무 경험을 통해 글로벌 감각을 갖춘 창업 혁신 인재로 성장할 수 있도록 지원할 방침이다.
김영달 아이디스 회장은 “30년 전, 저 역시 KAIST 재학 중 실리콘밸리 인턴십을 통해 글로벌 기업 창업에 대한 꿈을 키울 수 있었다”며, “이번 협력을 통해 KAIST의 인재들이 실리콘밸리라는 세계 최대의 혁신 현장을 직접 경험하고, 스스로의 미래를 확장할 수 있는 실질적인 기회를 제공하게 되어 매우 뜻깊다”고 소감을 밝혔다.
이광형 총장은 “KAIST는 이번 실리콘밸리 캠퍼스 구축을 통해 글로벌 창업 인재 육성을 본격화하고 전 세계와 미래를 잇는 플랫폼이 되고자 한다”며, “아이디스와 함께하는 이번 실리콘밸리 프론티어 사업은 KAIST의 글로벌 비전과 실행력을 보여주는 사례가 될 것”이라고 강조했다.
한편, 우리 대학은 오는 28일 오후 5시 캠퍼스 내에서 ‘KAIST-아이디스 실리콘밸리 프론티어 사업’에 대한 학생 대상 설명회를 개최한다. 실리콘밸리 인턴십 프로그램에 관심 있는 KAIST 학생이라면 누구나 참석할 수 있으며, 아이디스 김영달 회장이 직접 프로그램의 취지와 운영 방향, 참가 학생들이 얻게 될 경험과 기회에 대해 설명할 예정이다.
아이디스는 세계 최초로 디지털 비디오 레코더(DVR)를 개발한 기업으로, 6개 상장사를 포함한 글로벌 영상 보안 그룹이다. 최근에는 미국 영상 보안 전문기업 코스타 테크놀러지(Costar Technologies)를 인수하며 북미 시장 확장에 나서고 있다.
2025.04.22
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KAIST, 2024 미국 등록 특허 세계 10위, 국내대학 3년 연속 1위
우리 대학이 2024년에 176건의 미국 특허를 등록해 미국에서 특허를 가장 많이 등록한 대학으로 세계 10위, 3년 연속 국내대학 1위를 달성했다고 25일 밝혔다.
미국 NAI(National Academy of Inventors, 국립발명학술원)에서 2013년부터 매년 발행하는 Top 100 Worldwide Universities 순위는 매년 미국 특허를 부여받은 상위 100개 대학의 순위를 매긴다.
Top 100 Worldwide Universities 순위는 특허가 대학 연구와 혁신을 전환하는 데 중요한 역할을 하며, 대학이 혁신 생태계에서 하는 중요한 역할을 한다는 것을 강조한다. Top 100 Worldwide Universities 순위는 미국 특허청(USPTO)에 등록된 특허정보를 사용하여 정해진다.
KAIST는 직무발명을 디바이스, 디지털, 모빌리티, 화학, 바이오/메디컬 등 5개 기술 분과로 분류하여 분과별 변리사, 기술이전 전문가(Technology License Officer)가 발명평가를 실시, 발명을 기술성, 사업성에 따라 등급화하고 활용 가능성이 높은 고부가가치 특허를 선별하여 미국, 중국, 유럽 등 세계 주요국에 해외특허를 적극 지원하고 있다.
KAIST는 선별된 우수기술에 대해 PCT* 국제특허, 해외 개별국 2개국을 지원하고 있으며, 기획 기술이전을 위해 다수의 해외 국가 출원도 지원하고 있다.
*PCT (Patent Cooperation Treaty) : 특허협력조약으로 회원국 간 하나의 PCT 출원서로 특허 획득을 원하는 다수의 국가로 진입할 수 있는 제도
또한, KAIST는 동영상 압축 기술을 국내뿐만 아니라 미국, 일본, 중국 등 국제 표준특허로 다수 등록하고 있으며, 작년 기준 표준 특허로만 누적 기술료 100억 원을 돌파한 바 있다.
우리 대학 이건재 기술가치창출원장은 “KAIST는 앞으로도 우수 연구성과에서 사업화 가능성이 높은 핵심 원천기술을 발굴하고 고부가가치 지식재산을 창출하는 글로벌 가치창출 선도대학으로 전략적 기술사업화를 통한 KAIST만의 기술가치 창출 생태계 조성에 더욱 노력하겠다”라고 밝혔다.
2025.03.25
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조천식모빌리티대학원 박현철 석사과정, 제104회 TRB Annual Meeting 최우수논문상 수상
우리 대학 조천식모빌리티대학원 김인희 교수 연구실의 박현철 학생, 오태호 박사, 임재혁 학생이 제104회 미국교통위원회(Transportation Research Board, 이하 TRB) 연례 학술행사에서 2025년도 최우수논문상(2025 Outstanding Paper Award)을 수상했다. 이번 수상은 TRB 자전거 교통 위원회(Committee on Bicycle Transportation)가 선정한 것으로, 10점 만점중 10점을 받아 수상하게 되었다.
올해로 104년의 역사를 가진 TRB는 미국 국립과학·공학·의학 아카데미(The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 이하 NASEM)에 소속된 권위 있는 기관으로, 매년 6천 편 이상의 논문이 제출되는 교통 분야 최대·최고 수준의 학술행사를 개최하며, 소수의 뛰어난 논문만이 철저한 심사를 거쳐 수상자로 선정된다.
특히 매우 극소수의 저자에게만 주어지는 Outstanding Paper Award는 TRB의 다양한 세션과 워크숍에서 발표된 연구 논문 중에서 엄격한 심사과정을 거쳐 연구가 독창적이며 학문적 기여가 크고 특히 문제 해결을 위한 실용적 접근을 주요 평가항목으로 한다. 연구의 방법론, 데이터 분석, 결과의 신뢰성 또한 모두 중요한 평가 기준이다. 특히 연구주제가 현 시점에서 교통분야의 중요한 문제점을 다루어야 한다.
이번 최우수논문상 수상은 마이크로모빌리티 분야에서 최근 각광받고 있는 공유 자전거, 전동킥보드 등 개인형 이동수단의 안전 문제를 다루어 더욱 주목받고 있다. 박현철 학생의 논문은 운전자와 자전거·전동킥보드 이용자 간 충돌 위험을 시뮬레이터 기반으로 분석하고, 안전한 도로 환경을 구축하기 위한 인프라 개선 및 정책적 방향을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
박현철 학생은 “동료들이 있었기에 더욱 의미 있는 상”이라며, “본인도 좋은 동료 연구자로서 함께 교통 안전 분야에서 흥미로운 연구를 지속하겠다”고 소감을 밝혔다. 그는 석사 재학 기간 중 ▲Q1급 국제 저널 논문 2편 게재(각각 제1저자, 제2저자), ▲한국연구재단 석사과정생 연구장려금 지원사업 선정, ▲KAIST 대학원생 우수논문상 등 다양한 성과를 거두었으며, 다가오는 봄학기부터 박사과정을 시작할 예정이다.
한편, 김인희 교수 연구실(TUPA Lab)은 이번 TRB 학술행사에서 총 9편의 논문을 발표하며, 메타버스 기반 자율주행 성능 검증, 교통 시뮬레이션 개발 등 미래 교통기술 전반을 아우르는 연구 역량을 선보였다. 교통 분야 세계 최고의 권위를 자랑하는 TRB에서 성과를 인정받음으로써, 연구실의 우수성과 향후 연구 방향에 대한 기대가 더욱 높아지고 있다.
2025.02.19
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차미영 교수, 2024 ACM Distinguished Member 선정
우리대학 전산학부 차미영 교수가 미국 컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery)의 ‘Distinguished Member(특훈회원)’로 선정됐다.
차 교수는 허위 정보 분석, 사기 감지, 빈곤 맵핑(Poverty Mapping) 등 계산 사회과학(Computational Social Science) 연구에서 두드러진 기여를 한 공로를 인정받았다. ACM Distinguished Member는 컴퓨터 및 정보기술 분야에서 연구 업적이 뛰어나고, 후학과 연구자들에게 롤모델이 되는 인물에게 수여되는 영예로운 지위다. ACM은 2006년부터 전체 회원 중 상위 10％ 이내에서 Distinguished Member를 선정하고 있다.
차 교수는 2008년 우리 대학 전산학부에서 박사학위를 취득한 후, 2010년 KAIST에 부임해 현재 ‘인류를 위한 데이터과학(Humanity for Data Science)’ 연구실을 이끌고 있다. 또한, 독일 막스플랑크 연구소에서도 연구를 병행하며 국제적인 연구 협력을 이어가고 있다.
2025.02.17
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논문 마이닝부터 합성 조건 추천까지, MOF 연구를 혁신하는 대규모 언어 모델
우리 연구진이 챗GPT를 활용해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs) 연구 논문에서 실험 데이터를 자동으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(이하 L2M3)을 개발했다. L2M3는 MOF의 합성 조건 및 물성 정보를 체계적으로 수집하며, 분류, 정보 식별 및 데이터 추출 작업에서 각각 98.3%, 97.3%, 95.3%의 높은 정확도를 기록했다. 또한, 추출한 데이터를 기반으로 MOF의 합성 조건을 추천하는 시스템을 개발하여 연구자들의 실험 과정 최적화를 지원하고 있어 화제가 되고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 급격한 발전에 주목하며, 이를 활용을 통해 금속 유기 골격체 문헌에서 MOF의 합성 및 물성 정보를 대량으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(L2M3)를 개발했다고 7일 발표했다.
최근 MOF에 대한 연구들이 활발히 진행되어 MOF 실험 데이터가 축적되고 있다. 이에 따라 MOF 연구의 발전을 위해서는 신뢰할 수 있는 실험 데이터 확보가 필수적이며, 특히 논문에 산재한 합성 조건과 물성 정보를 효과적으로 정리하는 것이 큰 과제로 남아 있다. 기존에도 MOF 관련 데이터를 활용하려는 시도가 있었으나, 대부분 일부 특정 특성에 국한되어 있어 있다는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 L2M3는 LLM을 활용하여 쉽고 효율적인 데이터 마이닝 환경을 구축함으로써, 데이터 마이닝에 익숙하지 않은 연구자들도 손쉽게 사용할 수 있는 강력한 도구로의 잠재력을 갖추고 있다.
기존 데이터 마이닝 방식으로는 다양한 특성에 대한 정확한 정보 추출이 어려웠으나, L2M3는 LLM의 자연어 처리 능력을 활용하여 더 정밀한 데이터 추출이 가능하다. 특히, 분류(98.3%)와 정보 식별(97.3%)에서 높은 정확도를 기록했으며, 과정이 복잡하여 정확도 확보가 어려운 데이터 추출 단계에서도 95.3%라는 뛰어난 성능을 보였다.
뿐만 아니라, L2M3는 추출된 합성 조건 데이터를 대규모 언어 모델로 미세 조정해 합성 조건 추천 시스템을 개발하였다. 연구자가 전구체 정보를 입력하면 최적의 합성 조건을 제안하여 실험 과정에서 발생하는 시행착오를 줄이고, MOF 합성을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 이러한 접근 방식은 MOF 연구뿐만 아니라 다양한 재료 과학 분야에서도 데이터 마이닝과 인공지능을 활용한 연구 패러다임을 새롭게 정의할 수 있는 가능성을 제시하고 있다.
김지한 교수는 “이번 연구는 인공지능을 활용한 재료 과학 연구의 새로운 기준을 제시하는 중요한 진전을 의미한다. L2M3는 방대한 과학 문헌에서 실험 데이터를 체계적으로 수집하고 분석함으로써, 기존 데이터 부족 문제를 해결하고 보다 신뢰성 높은 데이터 기반 연구를 가능하게 한다. 향후 L2M3의 데이터 처리 성능과 합성 조건 추천 모델이 더욱 정교화된다면, MOF뿐만 아니라 다양한 재료 연구에서도 혁신적인 발견을 가속화할 것으로 기대된다.” 라고 말했다.
생명화학공학과 강영훈, 이원석 박사, 배태언 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국 화학회지(Journal of the American Chemical Society)'에 지난 1월 21일 게재됐다. (논문명: Harnessing Large Language Models to Collect and Analyze Metal–Organic Framework Property Data Set)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업, 한국연구재단(NRF)의 나노 및 소재기술개발사업, 그리고 국가슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.07
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한재흥 교수팀, 미국기계학회 최우수논문상 수상
우리 대학 우주연구원장 항공우주공학과 한재흥 교수 연구팀이 미국기계학회(American Society of Mechanical Engineers, ASME)의 기계 디자인 저널(Journal of Mechanical Design)에서 2023년도 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 6일 밝혔다.
항공우주공학과 김태현 박사(주 저자)와 박사과정 장건익 학생, 이대영 교수(공동 저자)가 참여한 논문은 2023년도에 출판된 150여 편의 논문 중에서 기계설계(Machine design) 분야의 최고 우수 논문으로 선정됐으며, 국내 기관에서 수행한 연구 결과로 본 상을 받은 것은 이번이 최초다.
(제목: A Thickness-Accommodating Method for Void-Free Design in Uniformly Thick Origami)
연구진은 최근 항공우주 등 다양한 기계설계 분야에서 주목받고 있는 폴더블(Foldable) 구조 설계 시, 균일한 두께의 패널을 적용하면서도 구멍이나 빈 공간 없이 펼쳐진 상태의 유효 면적을 최대화할 수 있는 설계 방법론을 제시했다.
일반적인 구조는 재료가 두꺼워지면 간섭에 의해 구조물을 접는 것이 제한적이며, 조금만 패턴이 복잡해지더라도 빈 공간 없이 균일한 두께로 폴더블 구조를 설계하는 것은 어렵다고 알려져 있었다.
이러한 문제를 해결하고자 연구진은 균일한 두께의 재료가 적용 가능하면서도 빈 공간 없이 접을 수 있는 패턴 설계 방법론을 제시했다.
본 연구에서는 2차원 및 3차원의 패턴 설계 방법론을 체계적으로 제시했으며, 수학적인 분석을 통해 종이접기 패턴의 핵심적인 패턴 요소 중 하나인 D4V(Degree-4-Vertex)* 패턴에 대해 설계 방법론을 일반화했다. 이를 확장해 여러 D4V 요소로 구성된 구조를 두꺼운 패널로 제작하여 검증했다.
* D4V (Degree-4 Vertices): 네 개의 접힘선이 하나의 꼭짓점에서 모이는 패턴 기본 요소를 말하며, 다양한 형태의 오리가미 패턴에 적용되는 요소임
한재흥 교수는 “이번에 제시된 설계 방법론은 패널 두께에 제약받지 않으며 다양한 형태의 패턴에 적용할 수 있어 디스플레이와 같은 소형 구조부터 대형 전개형 건축물이나 우주 구조물 등에도 적용이 가능하다. 현재 이번 연구를 기반으로 달이나 화성 유인 탐사 시 사람과 장비를 보호하기 위한 미터급 전개형 우주 방호구조에 적용하여 개발하는 중이다”라고 말했다.
미국기계학회는 1880년도에 설립돼 130개 이상의 국가의 75,000명 이상의 정회원을 보유한 세계 최대의 국제 학술단체다. 현재 35개 이상의 학술 저널 및 학회 프로시딩을 출판하고 있으며, 전 세계에서 널리 사용되는 600개 이상의 표준을 제시하고 기계공학 분야를 주도하는 최고 권위의 학회다.
특히, 기계 디자인 저널은 1978년부터 출판돼, 자동화 설계, 메커니즘, 설계 방법론 등의 기계 시스템 설계 전반의 범위를 다루며 높은 학문적 영향력을 갖는 저널 중 하나다. 이 저널의 최고 우수 논문상은 매년 그 전 해 실린 모든 논문을 대상으로 편집위원회의 엄격한 평가 기준에 따라 오랜 심사를 거쳐 매년 1편에서 2편이 선정된다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.06
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유지환 교수, 세계 최고 햅틱스 저널 편집장으로 우리나라 최초 선임
우리 대학 건설및환경공학과 유지환 교수가 세계적인 학술 저널인 미국전기전자학회(Institute of Electrical and Electronics Engineers, 이하 IEEE) 로봇 및 자동화 분과(Robotics and Automation Society)에서 출판하는 햅틱스(IEEE Transactions on Haptics, ToH) 저널에 편집장(Editor-in-Chief, EiC)으로 선임돼 2025년 1월부터 활동하게 되었음을 22일 밝혔다.
IEEE ToH의 편집장 선임은 우리나라에서는 최초이며, IEEE 로봇 및 자동화 분과 전체 저널 중에서도 우리나라 연구자가 편집장에 선임되는 것은 두 번째 사례로, 그만큼 세계적으로도 드문 일이다.
유지환 교수는 햅틱스 및 원격제어 분야에서 난제로 여겨졌던 안정성 확보와 시간지연 문제를 해결한 세계적인 석학이다. 유 교수는 높은 인용 수를 기록하는 다수의 논문 발표와 국제 특허를 통해 햅틱 인터페이스 및 원격 로봇 분야에 기여해 왔다.
특히 국제학회 ‘아시아햅틱스(AsiaHaptics) 2018’에서 총괄 의장(General Chair)을, ‘세계 햅틱스 학회(World Haptics Conference)에서 편집장(EiC)을 역임하며 국제적으로 햅틱스 분야의 전문가적 리더십을 인정받아 IEEE ToH의 편집장으로 선임됐다.
이에 대해 유지환 교수는 “학술지 발전을 통해 햅틱스 분야의 세계적 성장을 촉진하고, 이를 로봇 기술과 융합해 인류에 실질적으로 도움이 되는 기술을 제공하는 데 기여하고 싶다”라는 포부를 밝혔다.
한편, 햅틱스(Haptics) 분야 세계 최고 권위의 학술지인 IEEE ToH는 촉각을 통한 정보 획득 및 객체 조작과 관련된 과학, 기술, 응용을 다루는 학술지다.
이 저널은 인간과 기계가 실제, 가상, 원격, 네트워크 환경에서 상호작용하는 촉각 탐색 및 조작을 포함해 인간의 촉각 인식과 운동 제어, 촉각 기기 및 렌더링, 인간-기계 상호작용, 교육, 재활, 의료, 디자인, 훈련 등 응용 분야까지의 최신 연구 성과를 폭넓게 다루고 있다.
유지환 교수는 KAIST에서 기계공학 석박사 학위를 취득했으며, 미국 워싱턴대학교, 독일 항공우주연구원 박사후연구원을 거쳐 2019년부터 KAIST 건설 및 환경공학과 교수로 재직 중이다. 현재는 KAIST 로봇학제전공 주임교수를 겸임하고 있다.
2024.11.22
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이의진 교수, 미국컴퓨터협회 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 지난 10월 8일 호주 멜버른에서 미국컴퓨터협회(ACM) 주최로 개최된 유비쿼터스 컴퓨팅 학회(Ubicomp/ISWC)에서 최우수 논문상을 받았다고 25일 밝혔다.
ACM 유비쿼터스 컴퓨팅 학회는 전 세계 유수 대학 및 글로벌 기업들이 인간-컴퓨터 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction) 분야의 유비쿼터스 컴퓨팅 및 웨어러블 기술에 관한 최신 연구 결과를 발표하는 최고 권위의 국제학회다.
학술대회 프로그램은 유비쿼터스 및 웨어러블 컴퓨팅 분야의 최신 연구를 다루는 ACM 논문집(PACM) IMWUT(Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)에 출판된 논문을 초청해 구성된다.
우수 논문상 선정 위원회는 ACM 논문집인(PACM IMWUT) 학술지 7권에 게재된 205편의 논문 중에서 연구 커뮤니티에 탁월하고 모범적인 기여를 한 8편의 논문을 선정했다. 위원회는 학술지 편집위원회의 현직 및 전직 위원 16명의 저명한 전문가들로 구성됐으며 전체 논문에 대한 까다로운 심사를 한 달 이상 거쳐 결정된다.
최우수 논문상을 받은 논문은 KAIST 데이터 사이언스 대학원을 졸업한 박준영 박사가 주저자로 수행한 연구로 ‘적시 모바일 건강 중재의 참여도 저하에 관한 이해’에 관한 내용이다.
이의진 교수 연구팀은 건강 관리 앱도 사용해야 효과를 거둘 수 있다는 전제 하에 앱에서 수집되는 데이터를 활용해 최적의 상황에 중재를 적극적으로 제공하는 ‘적시 모바일 건강 중재’를 제안했다.
연구팀은 적시 모바일 건강 중재에 대한 참여도 저하에 대한 체계적인 분석을 수행했다. 활동적 생활 습관 형성을 위한 신체활동 증진 앱인 비액티브(BeActive) 시스템을 개발해 사용자의 자가통제(Self-Control) 능력과 지루함 성향(Boredom-Proneness)이 적시 중재에 대한 순응도에 미치는 영향을 체계적으로 분석했다.
8주간의 실증 실험 결과, 사용자의 상황에 맞는 적시 중재를 제공하더라도 참여도 저하를 피할 수가 없는 것으로 드러났다. 다만 자가통제 능력이 높고 지루함 성향이 낮은 사용자의 경우, 앱을 통해 전달되는 적시 중재에 순응도가 다른 그룹의 사용자들보다 현저하게 높았다.
특히 지루함 성향이 높은 사용자는 반복적으로 전달되는 적시 중재에 싫증을 쉽게 느껴 앱의 순응도가 다른 그룹에 비해서 더 빨리 감소했다.
이의진 교수는 “적시 모바일 건강 중재를 활용하는 디지털 치료제 및 웰니스 서비스의 참여도에 관한 첫 연구 결과로 참여도 증진 방법 탐색에 대한 단초를 제공했다”라며 “대규모 언어모델(LLM) 및 복합상황인지 기술을 활용해 참여도를 증강하는 사용자 중심 인공지능 기술 개발이 가능할 것”이라고 설명했다.
이번 연구는 과기정통부의 재원으로 2021년도 한국연구재단 바이오․의료기술개발사업 (NRF-2021M3A9E4080780) 및 2022년도 한국연구재단 기초연구 개발사업(NRF-2022R1A2C2011536)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.25
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인공지능 화학 학습으로 새로운 소재 개발 가능
새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다.
PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을 크게 높였다는 점이다. 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기 음성도와 같은 내용은 화학을 배울 때 가장 먼저 배우는 기본 개념 중 하나다.
기존 AI 모델과 달리, PROFiT-Net은 이러한 기본 화학적 속성과 이들 간의 상호작용을 직접적으로 학습함으로써 더욱 정밀한 예측을 할 수 있다. 이는 특히 새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 제공하며, 화학 및 소재 과학 분야에서 크게 기여할 것으로 기대된다.
김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 한층 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었다ˮ고 말했으며 “추후 반도체 소재나 기능성 소재 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡을 수 있는 발판을 마련했다ˮ고 말했다.
이번 연구는 KAIST의 김세준 박사가 제1 저자로 참여하였고, 국제 학술지 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)' 에 지난 9월 25일 字 게재됐다.
(논문명: PROFiT-Net: Property-networking deep learning model for materials, PROFiT-Net 링크: https://github.com/sejunkim6370/PROFiT-Net)
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 나노·소재 기술개발(In-memory 컴퓨팅용 강유전체 개발을 위한 전주기 AI 기술)과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업으로 진행됐다.
2024.10.10
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‘불균일 확산’ 160년 난제 풀다
우리 연구진이 160년 넘게 풀리지 않던 불균일 확산 현상의 물리적 원인을 규명했다.
우리 대학 수리과학과 김용정 교수와 바이오및뇌공학과 최명철 교수 연구팀이 기존 확산 법칙이 하지 못했던 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명하는 새로운 확산 법칙과 실험적 증명을 제시해, 과학의 중요한 진전을 이뤄냈다고 2일 밝혔다.
미시적 입자들의 무작위적인 움직임이 만들어 내는 거시적 질량 이동 현상을 '확산'이라고 한다. 확산은 물리, 화학, 생물, 재료 등 자연 현상뿐만 아니라 정보, 경제, 주가 변동 등 사회 현상에 이르기까지 거의 모든 분야에서 발생하는데, 이는 무작위성(randomness)이 확산 현상의 주요 원인이기 때문이다.
1905년 아인슈타인은 확산을 브라운 운동과 결합해 분자의 무작위 행보(random walk)로 설명했고, 그 이후 균일한(homogeneous) 환경에서의 확산 이론은 완벽하게 정립됐다.
반면, 1856년 루트비히(Ludwig)는 불균일(heterogeneous)한 환경에서는 물질이 확산에 의해 섞이는 것이 아니라 오히려 분류(fractionation)되는 현상을 발견했다.
이후, 확산 이외에 다른 추가적인 대류(advection) 현상이 존재해서 분류 현상을 만드는지, 아니면 입자의 무작위 움직임에 의한 것인지에 대한 의문과 논쟁은 160여 년간 이어져 왔다.
연구팀은 ‘아인슈타인의 입자적 설명'이 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명할 수 있을 것이라는 가정하에 연구를 진행했다. 연구 결과, 미시적 수준에서의 무작위 행보(random walk)가 불균일한 환경에 적용되면 확산 계수 D는 전도도 K와 운동성 M으로 나뉘며 (D = KM), 이 중 운동성 M에 의해 분류 현상이 발생한다는 것을 수학적 계산과 유도로 밝혔다.
물리적 직관으로 보이지 않던 것이 수학적 계산을 통해 명확해진 것이다. 이렇게 만들어진 새로운 확산 법칙은 기존의 확산 법칙처럼 계수 D 하나로만 이루어지지 않고, 두 계수에 의해 결정되는 ‘2개 요소 확산 법칙(two-component diffusion law)'이 된다.
새로운 확산 법칙이 분류 현상을 완벽하게 설명할 수 있다면, 추가적인 대류 현상은 존재하지 않으며, 오직 입자들의 무작위 운동만으로 분류 현상이 발생한다는 것이 증명된다.
확산의 특성상, 분류 현상을 검증할 정도의 정밀도로 데이터를 측정하는 것이 KAIST 연구팀이 수행한 실험의 도전적 요소였으며, 연구팀은 이 사실을 실험으로 검증해 냈다.
김용정 교수는 "이번 연구는 공간적으로 이질적인 환경에서 확산만으로도 입자의 분류가 가능하다는 것을 입증한 중요한 발견으로 기존 확산 법칙이 설명하지 못한 현상을 정확히 해석해냈다.”고 말했다. 최명철 교수는 “향후 생명과학 및 재료과학 분야에서 새로운 분리 기술 개발에 기여할 것이며 나아가, 불균일한 환경에서의 확산 현상을 다루는 다양한 분야에서 제시된 확산 법칙이 활용될 수 있을 것으로 기대한다" 고 밝혔다.
연구팀은 후속 연구로 온도 불균일에 의한 분류 현상과 고체 내의 성분 불균일에 의한 분류 현상을 연구할 계획이다. 다양한 종류의 분류 현상이 2개 요소 확산 법칙으로 설명될 수 있음을 밝히고, 그 특성을 규명할 것을 계획하고 있다.
수리과학과 김호연 박사와 바이오및뇌공학과 이근민 박사과정생이 공동 제1 저자로, 김용정 교수와 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '미국화학회지(Journal of American Chemical Society)'에 8월 30일 字 온라인 게재됐다.
(논문명: Fractionation by Spatially Heterogeneous Diffusion: Experiments and Two-Component Random Walk Model)
이 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.02
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